Mining and Metallurgical Waste Valorization for Water Treatment: A Review

Applied Sciences, 2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/app16178562
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Mining and metallurgical wastes contain reactive Fe-, Al-, Ca-, Mg-, and Mn-bearing phases. These phases can be used for water treatment. Their performance depends on mineral accessibility, processing history, and water chemistry rather than waste identity alone. This review compares tailings, slags, red mud, and leaching residues for inorganic and organic contaminant removal, focusing on mechanisms, modification intensity, and validation. Cations are removed by ion exchange, surface complexation, and precipitation, whereas anion removal relies on Fe/Al sites, Ca-mediated mineral formation, and redox reactions. Organic treatment proceeds through adsorption or catalytic transformation and generally requires activation or additional functional phases. Red mud and blast-furnace slag showed the broadest applicability across both pollutant classes, although no unchanged formulation was validated for both. Under favorable conditions, waste-derived sorbents can achieve pollutant-removal efficiencies approaching 100% in synthetic solutions. However, their performance generally decreases in real wastewater and under continuous or cyclic operating conditions, with reported efficiency losses reaching approximately 25 percentage points. Deployment and machine-learning-assisted selection require application-matched processing, real-water and static/dynamic validation, and standardized reporting of separation, regeneration, cyclic stability, mass loss, secondary leaching, and spent-material fate.